摘要
本发明提供了基于TFT的锂电池表面温度预测方法,属于锂电池管理领域,方法包括获取电池运行数据,对电池运行数据进行预处理,得到预处理后的电池运行数据;将预处理后的电池运行数据划分为观测输入、已知输入、静态输入;以观测输入、已知输入、静态输入为输入,以电池表面温度为输出,对TFT模型进行训练,当损失函数最小时,得到训练后的TFT模型;将待测电池运行数据输入训练后的TFT模型,预测得到待测电池表面温度;还提供了基于TFT的锂电池表面温度预测系统;通过多源时序特征融合构建TFT模型,TFT结合了Transformer的自注意力机制,能够有效处理长时间依赖的数据,并提供可解释性。
技术关键词
电池表面温度
预测系统
待测电池
Softmax函数
编码器解码器
锂电池管理
滤波
模型训练模块
电流
多项式
数据处理模块
时序特征
注意力机制
表达式
序列
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产流机制
径流预测方法
神经网络模型
多模型
水文
水质预测方法
水质监测数据
多模型
GRNN模型
污水
支持向量回归模型
指标
人体
乘员
支持向量机模型